平台驱动的数字政府：能力、转型与现代化.
加强大学生数据素养教育是大数据环境下科技创新、教育及应用等的发展需求。在分 析大学生数据素养的内涵及目前国内外高校图书馆开展数据素养教育的现状的基础上,探讨 了高校图书馆针对大学生开展数据素养教育的模式及路径。
文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题，围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题，研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术，挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患，提升数据安全能力和系统安全能力，实现大数 据产业的保驾护航
枣矿集团为了改善传统煤质管理存在的滞后性问题,通过深入研究,对煤质数据进行预先管理,分层级、按流程完善管理体系,同时运用大数据构建了煤质管理系统,以建立数据库、增设预警装置等方式进行质量信息对比和分析,不断地修正煤质预测的数据模型,最终实现预测的准确性。
本文介绍大数据技术在支撑重庆市自然资源统计分析的落地应用，包括大数据平台的定位选型、分布式计算环境搭建、空间大数据能力建设、模型扩展，以及在耕地集中连片度统计分析中的应用等方面，就存在的问题进行简要阐述，并提出改进建议
工业互联网背景下制造业服务化价值创造体系重构研究
物联网服务中间件_挑战与研究进展.
农业物联网技术研究进展与发展趋势分析
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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